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RSS订阅原创 【Opencv图像处理之文档扫描OCR识别】
本文识别案例图片如下图。这个过程中涉及图像预处理、边缘检测、透视变换等，后续章节中将对OCR的整个过程进行概述。编辑环境：Python 3.6.3 + Opencv 3.4.1.15 + Pycharmps：转载请标明原文出处！
2023-07-20 13:50:31
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原创 【Opencv图像处理之基于模板匹配信用卡数字识别任务】
在现代社会中，我们可能会面临需要手动输入信用卡号码的情况，这不仅费时费力，还存在输入错误的风险。因此，自动识别信用卡上的数字成为一个重要且有趣的任务（如下图，如果能自动识别出来该卡号为4000 1234 5678 9010，则会大大提高我们的效率）。本文将探讨如何利用OpenCV库中的图像处理函数来预处理信用卡图像，以准备进行数字提取。介绍了包括图像去噪、边缘检测、轮廓提取等技术以求在图像中准确地定位信用卡数字。此外，还介绍了数字识别的关键步骤，即基于模板匹配的方法来识别数字。ps：转载请标明原文出处。
2023-06-08 09:36:29
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原创 【报错解决：基于Anaconda的Opencv环境配置（conda版本、python版本报错）】
报错解决：基于Anaconda的Opencv环境配置（conda版本、python版本报错）
2023-05-08 17:28:30
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原创 【PyTorch自定义Dataloader步骤解析】
PyTorch是目前最受欢迎的深度学习框架之一，其中的DataLoader是用于在训练和验证过程中加载数据的重要工具。然而，PyTorch自带的DataLoader不能完全满足用户需求，有时需要用户自定义DataLoader。本文介绍了如何使用PyTorch创建自定义DataLoader，包括数据集类、数据增强和加载器等方面的实现方法，旨在帮助读者深入了解PyTorch中DataLoader的使用，掌握自定义DataLoader的技巧，更好地适应实际项目的需求。
2023-04-14 16:59:41
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原创 【基于PyTorch实现经典网络架构的花卉图像分类模型】
本文基于PyTorch框架，使用经典的卷积神经网络（CNN）架构，对花卉图像进行分类任务。我们介绍了如何使用PyTorch实现ResNet的CNN网络架构。我们还展示了如何通过微调预训练模型来提高模型的准确性，并介绍了如何使用PyTorch内置的数据增强和数据加载功能来预处理和加载数据。通过本文的学习，读者可以了解到如何使用PyTorch框架来实现图像分类任务，
2023-04-11 15:29:08
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原创 【PyTorch如何实现CPU、GPU相互转换？】
PyTorch如何实现CPU、GPU相互转换？三种方法：定义device对象，.cuda方法，.cpu方法
2023-04-06 21:58:42
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原创 【报错解决】OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized
已解决：OMP: Error #15: Initializing libiomp5md.dll, but found libiomp5md.dll already initialized
2023-04-02 15:52:03
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深度学习时间预测源代码、数据集（全套）
2023-04-01
空空如也
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